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Se você está em busca de maneiras de otimizar seus projetos de tecnologia, neste artigo você irá aprender em apenas alguns minutos sobre DORA Metrics.  Como mentor do Tech Lead Program do IFTL, eu sempre reforço que aprender esse tema pode ser um divisor de águas na carreira como líder técnico de tecnologia, uma vez que pode gerar resultados incríveis para o negócio e para o profissional que o implementa.

Aqui, busquei trazer um compilado para apresentar cada uma das métricas e mostrar como podem ajudar gestores de tecnologia a serem mais eficientes, reduzir custos e mitigar riscos, tudo isso enquanto impulsiona o sucesso de seus empreendimentos tecnológicos. 

A busca pela eficiência, redução de custos e minimização de riscos é um desafio constante em qualquer projeto de tecnologia. É aqui que as DORA Metrics entram em jogo. Essas métricas, derivadas da DevOps Research and Assessment (DORA), oferecem um conjunto de indicadores valiosos para aprimorar a entrega de software. Neste guia, exploraremos quais são as quatro métricas de DORA Metrics e como utilizá-las para alcançar uma operação mais suave, custos otimizados e uma abordagem mais segura para a inovação tecnológica.

DORA Metrics: Entendendo os fundamentos

As DORA Metrics foram desenvolvidas pela equipe da DevOps Research and Assessment (DORA) para quantificar a eficácia das práticas DevOps e avaliar o desempenho das equipes. Essas métricas abrangem áreas-chave que influenciam o sucesso e a qualidade das operações de tecnologia. A partir do momento em que essas métricas são aplicadas, você ganha insights profundos sobre sua capacidade de entrega, eficiência operacional e o nível de risco associado aos seus projetos.

Quais são as 4 métricas de DORA Metrics? 

No estudo de oito anos que deu origem às DORA Metrics, os pesquisadores chegaram a quatro métricas consideradas ideais para acompanhar e medir o desempenho das equipes DevOps e dos softwares utilizados. Elas são:

• Deployment Frequency (“Frequência de Implantação”);
• Lead Time for Changes (“Tempo para Implantações”), também denominada “Delivery Lead-Time”;
• Change Failure Rate (“Taxa de Falhas em Implantações”);
• Time to Restore Service ( “Tempo para Restauração de Serviço”), também denominada Mean-Time-to-Restore ou Mean-time-to-Recover.

Deployment Frequency

A métrica Deployment Frequency mede a frequência  que a equipe atualiza seus softwares em Produção, disponibilizando melhorias ou correções nas aplicações usadas pela empresa ou por seus clientes. 

Normalmente, essa métrica é acompanhada dia a dia e, em geral, quanto mais ações de deployment são realizadas, melhor o time está trabalhando. 

Lead Time for Changes

No caso da Lead Time for Changes, o objetivo é acompanhar o tempo necessário para que a equipe DevOps desenvolva melhorias ou correções nas suas aplicações.

Ou seja, trata-se de uma métrica que mede a velocidade de desenvolvimento dos códigos e softwares, ajudando a compreender melhor o ciclo de vida das soluções criadas pela equipe. Naturalmente, o ideal é que as adaptações sejam realizadas o mais rápido possível.

Para calcular essa métrica, é necessário saber em qual momento a demanda de adaptação foi identificada e o tempo investido para executá-la. ‍

Entre as soluções para reduzir o tempo de resposta para corrigir problemas e falhas nas aplicações estão o trabalho em mais automatizações nas implantações, a divisão delas em produtos mais compactos para gerenciá-los separadamente e a criação de um processo de revisão contínua dos códigos das aplicações.

Change Failure Rate

A Change Failure Rate aponta qual é a taxa de falhas nas adaptações e mudanças propostas pela equipe DevOps. Logo, é um excelente indicador de qualidade e estabilidade das soluções desenvolvidas. Basicamente, a taxa é obtida dividindo o número de falhas e problemas apresentados pelo número total de mudanças e implantações realizadas, ajudando a balancear a métrica Deployment Frequency.

Tudo o que se quer é fazer implantações com a maior frequência possível, porém não a qualquer custo. Uma ótima métrica de Deployment Frequency só deve ser comemorada caso a métrica de Change Failure Rate esteja baixa. 

Entre todas as métricas, a Change Failure Rate é a que oferece valores de referência mais objetivos, pois sua interpretação depende menos da análise de outras métricas. 
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Para empresas de média e alta performance, o valor referência para taxa de falhas nas mudanças é de 0 a 15%. Já para empresas de pequeno porte, o valor é de 46% a 60%.

Práticas de testes automatizados, ciclo de revisão por pares e fluxo de aprovação podem ajudar a mitigar e garantir que esses indicadores melhorem cada vez mais. Mas é fato que focar na evolução do time e sinergia no ritmo de trabalho também são essenciais.

Time to Restore Service

Por último temos a Time to Restore Service, esta é uma métrica bastante direta, que indica a média de tempo necessário para que a equipe restaure falhas e problemas que tiram os sistemas e aplicações do ar.

Em empresas que atendem seus clientes digitalmente, essa é uma métrica especialmente crítica, pois quanto mais tempo leva para solucionar problemas que tiram os sistemas do ar, mais insatisfeitos ficam os clientes e mais dúvidas eles terão para expandir o relacionamento com sua empresa.

A métrica é facilmente obtida, calculando a soma de tempo entre a indicação dos problemas e as resoluções, depois dividindo o resultado pela quantidade de problemas relatados.